Быстрый апскейл логотипов и изображений для дизайнера с помощью Stable Diffusion
Ситуация: заказчик скидывает вам исходники отвратительного качества и исчезает — чтобы вы не успели ничего сказать. Что делать? Вставлять в презентацию как-то не хочется — внутренний перфекционист мешает. Поэтому будем апскейлить!
Кейс из моего опыта дизайнера в команде Маргулана. Очень выручал в свое время, ибо я занимался всеми задачами, связанными с визуалом. Работать нужно было быстро — и тут нейронка как раз кстати!
Плюс данного метода в том, что он самый быстрый из всех, что я знаю, а качество дает достаточное для всех задач, с которыми я сталкивался.
🔥Если лень читать, то вот мой видос с подробной инструкцией и объяснениями.
Пациент для препарирования
Препарировать будем пример ниже:
Закидываем изображение во вкладку img2img. В полях для промпта ничего писать не нужно.
Далее выставляем следующие параметры:
И ставим скрипт SD Upscale, который будет в самом конце интерфейса. Апскейлер выбираем 4x-AnimeSharp, так как работаем с векторной графикой: а он для нее и предназначен)
Все, жмем кнопку GENERATE! Получаем следующее качество:
Если вам будет мало полученной детализации и разрешения, то перекидываем картинку в левое окно, после чего снова жмем GENERATE! Кстати, обратите на время генерации: всего 1.8 сек!
При повторном апскейле разрешения точно хватит)
Если качество текста неудовлетворительно, то мы можем добавить его ручками в Figma — не нужно мучать себя и свой комп 1000 попыток, ибо нейронка не всесильна.
Послесловие
Если вам хочется больше подробностей и примеров, то можете посмотреть видео, где я увеличиваю разрешение и детализацию не только логотипов, но и 3D-рендеров со сложными деталями.
Почему у вас на первом логотипе жопа насаживается на дилдо?
Потому что это база!
Благо, значит не я один это увидел.
Можно шутить про новый логотип для детефе.
а как Топаз? Использую его для апскейла фото плохого качества.
Попробую твой метод. Для фото тоже использовать 4x-AnimeSharp?
Для фото нужен уже NMKD_Siax200k — он подошел лучше всего во время тестов. Десятки попыток сделал при сравнении, прежде чем понял, что дело в апскейлере — у остальных мне доступных качество было хуже на фотореалистичных изображениях...
Топаз работает со всей картинкой, а данный метод разбивает ее на отдельные сегменты и прорабатывает их по-отдельности, что дает больше деталей и консистентности. Плюс мы подключаем полноценную диффузионную модель, которая работает с шумом, возникающим от низкого разрешения — и превращает его в очертания и линии.